基于局部—全局方法的三角网格优化算法

在基于网格形变的图像缩放算法中,表示图像的网格质量对于这类算法的结果有着很大的影响。为了改善图像网格质量,提出一种基于局部—全局方法的平面三角网格优化算法。在局部阶段利用自定义的最相似规则,为网格中的每一个三角形单元求取与之最相似的正三角形,得到一组目标仿射变换函数;全局阶段采用尽可能刚性方法,利用最小二乘法求取一组满足最小变形能量函数的最优解,使得最终生成的网格由尽可能相似于正三角形的三角形构成。同时,在优化过程中加入约束控制,保护网格中的重要区域不发生改变。实验结果表明,优化后的网格质量得到了明显的改善,有助于图像缩放算法后续工作的进行。

采用KPCA-BP神经网络的并联机构全局综合性能评价方法研究

基于并联机构单一性能指标的多样性和各单一性能指标之间的非线性关系,将核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法与误差反传播(Back Propagation,BP)神经网络技术相结合,建立一个对可完成不同工作任务的并联机构进行综合性能评价的KPCA-BP神经网络模型。通过合理的系统抽样,利用KPCA对BP神经网络的输入数据进行预处理,既能处理各单一性能指标间的非线性关系,又能简化BP神经网络结构,加快网络学习速度,提高预测精度,进而提出一种基于多种单一性能指标的并联机构全局综合性能评价新方法,为并联机构工作任务优序关系研究提供科学的参考依据。

基于全局启发式的多信道无线网络编码方法研究

针对当前无线网络广播传输过程中存在的传输限制问题,文中重点探究多信道无线网络的吞吐率提升和优化方案,提出了一种科学高效的中继网络编码机制。首先,将改良吞吐率作为研究的核心方向,阐述了适应编码感知的无线信道调度策略的新型方法;其次,其验证了此类无线信道调度问题为NP-hard,同时它不具有相应的PTAS处理方法;最后,提出了一类全新的算法,即I-TPO。实验结果表明,I-TPO不但显著的提升了实际的网络吞吐率,并且耗费的时间更少,进行运算的复杂度也显著下降。

基于混沌的全局优化新方法

牛顿优化技术是重要的一维及多维优化迭代技术,其迭代本身对初始点非常敏感,该敏感区是牛顿优化技术所构成的非线性离散动力系统Julia集,提出一种寻找牛顿优化迭代函数的Julia点的求解方法,利用非线性离散动力系统在其Julia集出现混沌分形现象的特点,提出一种基于牛顿优化技术的全局优化新方法,数值试验表明了该方法的有效性和正确性。

中国房地产周期波动研究——一个基于时序全局主成分方法的分析

在现有的关于我国房地产周期波动的研究中,所使用的研究工具大多都不能深入刻画我国房地产的周期波动规律和影响我国房地产周期波动的主成分。为此,我们利用时序全局主成分这一新方法,研究了自1998年—2008年我国房地产周期波动情况及其主成分。我们发现,自1998年第四季度至2008年第3季度,我国房地产增长周期大概经历了两个完整的周期,他们分别是1999年1季度到2003年4季度,2004年1季度到2007年4季度,2008年开始我国房地产进入了向下调整的过程中。从主成分的综合影响度来看,对房地产业增长率影响较大的因素依次是:完成开发投资额增长率、施工面积增长率、空置面积增长率、人均收入水平增长率、GDP增长率、消费水平增长率、销售价格增长率、建筑贷款增长率、广义货币供应M2增长率。而其他因素的增长率对房地产业的综合影响较小。

双层线性规划的一个全局优化方法(英文)

用线性规划对偶理论分析了双层线性规划的最优解与下层问题的对偶问题可行域上极点之间的关系,通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将双层线性规划转化为有限个线性规划问题,从而用线性规划方法求得问题的全局最优解.由于下层对偶问题可行域上只有有限个极点,所以方法具有全局收敛性.

一种基于帐篷映射的混沌搜索全局最优方法

利用混沌的随机性、遍历性和规律性进行优化计算,搜索全局最优,可以避免系统落入局部最优陷阱.本文将具有均匀分布函数的帐篷映射引入到混沌优化算法中,并与共轭梯度法相结合,比Logistic混沌映射确定的算法能更快、更有效地搜索到全局最优解.仿真表明该算法是有效的。

二层线性整数规划问题的一种全局优化方法及应用

在研究了整数规划连续化途径的基础上，分别采用模拟退火算法和分枝定界法对一类二层线性整数规划的上级和下级问题进行了求解。在给出算法的同时，通过对价格控制问题算例的应用，提供了解决此类问题全局最优解的一种有效途径。

区域经济动态发展水平的全局主成分分析方法

时序立体数据表全局主成分分析方法能够为动态评价区域经济发展水平提供一种高效科学的量化工具,是一种多指标综合评价分析方法.运用该方法从地理空间和时间变化的角度动态描述区域经济差异,并对内蒙古各盟市区域经济发展水平的现状进行分析评价,得到了与实际情况非常一致的结果.

全局时变权组合预测方法

文章提出了一种新的组合预测方法—全局时变权组合预测方法。这种组合预测方法根据以往的全部历史数据,利用数值计算的手段决定组合系数函数中的参数,于是组合系数随时间的推移而变化。这种组合预测方法既能充分利用历史数据,又可以同时跟踪变量的时变特性。

灰色线性双层指派问题的智能全局优化方法

在给出灰色线性双层指派问题数学模型及相关定义的基础上,利用灰色理论中的定位规划技术得到原问题的漂移型模型。针对其漂移型模型,基于遗传算法提出一个智能全局优化方法,并给出具体算法步骤。为了验证算法的有效性,分别构造小规模测试问题和中大规模测试问题验证了所给算法的正确性和实时性。

一种复杂机电系统的全局建模方法

根据复杂机电动力学系统的特点 ,提出了一种约束函数递推组集法的复杂机电系统全局建模方法 .首先 ,根据复杂机电系统的拓扑结构和约旦变分原理 ,建立机械系统的单体动力学模型 ,应用递推组集技术建立树形复杂机电系统的动力学模型 ;其次 ,建立非树形复杂机械系统约束函数 ,解除非树形系统约束 ,利用树形系统的建模方法建立非树形系统的动力学模型 ;最后 ,建立机电耦合约束函数 ,利用约束函数与机电系统方程解约 ,建立复杂机电系统的全局模型 .

求解线性二层规划的一种全局优化方法

以下层问题的KT最优性条件代替下层问题,同时取互补条件为罚项,将线性二层规划转化为带线性互补约束条件的单层优化问题。通过分析单层优化问题与线性二层规划问题之间的关系,将线性二层规划等价地转化为有限个线性规划,通过求解有限个线性规划问题,就得到了线性二层规划问题的最优解。该方法不但能够得到线性二层规划问题的全局最优解,而且还简化了最优解判别条件。

高温热辐射输运模拟的蒙特卡罗全局降方差方法

针对隐式蒙特卡罗方法模拟高温热辐射输运问题时存在的“辐射强度计算误差时间空间分布严重不均匀”现象,通过理论分析和数值模拟手段,找到决定误差大小的主要因素为“网格内的辐射径迹长度记录数”.据此提出“隐式蒙特卡罗全局降方差方法”并推导相应的计算公式.该方法主要包含如下3个关键技术:1)针对辐射输运蒙特卡罗模拟的自适应动态分配源粒子方法;2)与自适应动态分配源粒子相匹配的动态权窗设计技术及粒子权无偏估计算法;3)辐射强度的解析估计降方差方法.针对这3个关键技术,设计蒙特卡罗数值模拟方案,编写相应的数值模拟程序模块.典型辐射输运问题模拟结果显示:隐式蒙特卡罗全局降方差方法能够使网格辐射强度计算误差在整个时空范围内分布相对比较均匀,最大误差可控,计算效率提升10倍左右.新方法在激光惯性约束聚变的黑腔辐射输运模拟应用中取得了显著效果.

稳健的预分析多直线全局运动估计方法

本文提出了RTSG图像预分析和多直线全局运动估计方法,该方法首先根据光流场方程得到RTSG图像,并对RTSG图像进行预分析以去除图像中的外点和确定全局运动模型,然后提取多个直线特征元,利用直线特征元估计局部运动参数,最后用局部运动参数和与之相关的权值进行全局运动估计。

一种新安江模型参数的全局优化方法

将全局优化方法SCE-UA用于新安江模型的参数优化中,以月潭流域1978—1991年共14年的实测降雨、径流资料以及1982—1988年实测洪水资料为例,对新安江模型参数全局优化方法进行研究.研究结果表明,单纯利用SCE-UA方法得到的最优参数组会随着资料长度的变化而变化,体现出了优化结果的不稳定性.进而引入赵人俊的新安江模型参数客观优化理论,将SCE-UA方法与该理论相结合.研究结果表明,该方法可避免因参数之间的相关性导致参数优化结果的不稳定现象,可大大降低模型的不确定性.通过检验,该方案可以较好地用于新安江模型参数优化中.

求解一类模糊线性系统的全局FOM和GMRES方法

考虑一类n×n阶模糊线性系统,其系数矩阵是精确数矩阵,右端项为模糊数向量.本文基于矩阵方程模型,提出求解该系统的全局完全正交化方法和全局广义极小残量法,并给出了收敛性分析.最后,数值结果验证了新方法的稳定性与有效性.

三维全局弱式无网格方法计算膨胀腔消声器声学模态

应用三维全局弱式无网格方法求解膨胀腔消声器的声学模态,使用无网格径向基函数点插值法求解三维形函数,使用伽辽金加权残数法离散系统方程,最终求得三维声学模态。计算某简单膨胀腔消声器前23阶三维声学模态频率,并且与有限元计算结果对比,相对误差均在1%以内,验证了运用三维无网格方法计算声学模态的正确性。进而分析模态振型图,改进消声器结构,优化消声性能。

求解弱线性双层规划问题的一种全局优化方法

双层规划在经济、交通、生态、工程等领域有着广泛而重要的应用.目前对双层规划的研究主要是基于强双层规划和弱双层规划.然而,针对弱双层规划的求解方法却鲜有研究.研究求解弱线性双层规划问题的一种全局优化方法,首先给出弱线性双层规划问题与其松弛问题在最优解上的关系,然后利用线性规划的对偶理论和罚函数方法,讨论该松弛问题和它的罚问题之间的关系.进一步设计了一种求解弱线性双层规划问题的全局优化方法,该方法的优势在于它仅仅需要求解若干个线性规划问题就可以获得原问题的全局最优解.最后,用一个简单算例说明了所提出的方法是可行的.

全局减方差方法的HBR-2基准题应用

对于深穿透类型的屏蔽问题,在合理的时间内计算得到可信的结果对于蒙特卡罗(MC)方法是一个巨大的挑战。基于离散纵标(S_N)方法的局部和全局减方差方法能有效降低MC计算深穿透问题的计数误差。本文基于HBR-2基准题比较了全局减方差方法和局部减方差方法的计算效率。结果表明,对于HBR-2基准题,局部和全局减方差方法均取得了较好的结果。全局减方差方法1次计算即可同时优化辐照监督管和堆外探测器的计数,因此实际应用更加方便和高效。